- OpenCV入门6——图像基本变换
源代码•宸
OpenCVopencv人工智能计算机视觉经验分享
文章目录图像的放大与缩小缩放算法放大图像的翻转图像的旋转仿射变换之图像平移仿射变换之获取变换矩阵仿射变换之变换矩阵之二OpenCV透视变换图像的放大与缩小缩放算法#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('E://pic//4.jpg')#(600,480,3)new_img=cv2.resize(img,(300,240)
- OpenCv图像基本变换
几两春秋梦_
Opencvopencv人工智能计算机视觉
目录一、图像翻转二、图像旋转三、仿射变换之平移四、仿射变换之获取变换矩阵五、仿射变换之透视变换一、图像翻转图像翻转不等同于旋转，类似于一些视频的拍摄，拍摄后实际是左右颠倒的，通过图像翻转可进行还原案例代码如下:#图片翻转filpCode=0表示上下翻转flipCode>0表示左右翻转flipCOde<0表示上下+左右翻转new_first=cv2.flip(first,flipCode=-1)二、
- OpenCV4入门到进阶
Chance Z
OpenCV4pythonpandas
OpenCV4入门到进阶第1章介绍与学习指南第2章OpenCV开发环境搭建第3章图像&视频的加载与展示第4章OpenCV必知必会基础第5章OpenCV实现图形的绘制第6章OpenCV的算术与位运算第7章图像基本变换第8章OpenCV中的滤波器第9章OpenCV中的形态学第10章目标识别-车辆统计项目第11章特征点检测与匹配–图像拼接项目第12章图像的分割与修复第13章机器学习-人脸识别项目第14章
- OpenCV(6)-实现图像基本变换
zxyccm
opencv计算机视觉python
OpenCV实现图像基本变换图像的放大与缩小图像缩放：resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)fx：x轴的缩放因子fy：y轴的缩放因子interpolation：差值算法INTER_NEAREST：邻近差值，速度快，效果差INTER_LINEAR：默认，双线性差值，原图中的四个点，快，效果好INTER_CUBIC：三次差值，原图中的16个点，较慢INTER
- OpenCV之图像基本变换
秃头蜘蛛
opencv计算机视觉人工智能
图像的缩放new=cv2.resize（img,(dsize),fx,fy,interporation）img:原始图片（desize）：目的像素大小，描述时是（x，y）fx:沿着x轴缩放比例fy：沿着y轴缩放比例interporation：插值算法，即采用哪种算法对图像进行缩放【注：dsize和fx，fy只需设置一个就行。new=cv2.resize(dog,None,fx=2,fy=2,int
- 【OpenCV学习】（六）图像基本变换
一个热爱学习的深度渣渣
OpenCVopencv计算机视觉python图像处理程序员
【OpenCV学习】（六）图像基本变换背景图像的变换通常用于数据预处理部分，例如缩放旋转等常见的图像变换方法；在一些深度学习框架内部都分装了图像变换的方法，对训练集做统一的图像变换操作；一、图像缩放函数原型：resize（src，dsize，[fx，fy，interpolation]）fx：x轴的缩放因子；fy：y轴的缩放因子；interpolation：插值算法；插值算法有以下几种：1、INTE
- 【数字图像处理】实验（5）——图像分割与描述（MATLAB实现）
虚神公子
数字图像处理matlab图像处理算法
链接:【数字图像处理】实验（1）——图像基本变换链接:【数字图像处理】实验（2）——图像增强（MATLAB实现）链接:【数字图像处理】实验（3）——图像综合应用：皮肤美化（MATLAB实现）链接:【数字图像处理】实验（4）——图像复原及几何校正（MATLAB实现）图像分割与描述一、实验目的二、实验内容三、实验原理四、Matlab相关函数介绍五、实验代码及结果（包括分析、代码和波形）（1）将Imag
- MATLAB图像基本变换实验报告,MATLAB图像增强与变换处理实验报告
人行有师
实验一MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。4、掌握图像变换的基本方法。5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。二、实验任务(1)各种格式的数字图像的读取、显示、存储。1.1程序a=imread('liusuo.tif');%tiffigureim
- 【数字图像处理】实验（1）——图像基本变换
虚神公子
数字图像处理matlab图像处理算法
图像基本变换一、实验意义及目的二、实验内容三、实验原理四、Matlab相关函数介绍五、代码及结果（1）将Image1色彩通道互换，并显示效果；（2）将Image1灰度化为gray，并显示灰度化后图像；（3）采用不同的插值方法实现gray的旋转、放大变换；（4）打开另一幅彩色图像Image2，和Image1进行代数运算，要求运用拼接、加减乘除等多种技术；（5）拓展内容（1）将彩色图像采用不同的灰度化
- 实验一 图像基本变换
谢三公主
数字图像处理matlab图像处理计算机视觉
一、实验目的：（1）了解和掌握图像处理工具Matlab，熟悉基于Matlab的图像处理函数，并为下一步编程进行图像处理打下基础。（2）理解色彩的概念，掌握图像代数运算，几何变换方法。二、实验原理（1）imread函数功能：实现多种类型图像文件的读取，如：BMP、GIF、JPEG、PNG、RAS等。调用格式：A=imread(filename,fmt)。filename为图像文件名，可以是灰度图像，
- 15.Opencv中图像基本变换
稚子
Opencv学习笔记opencvvscodepython
1.图像的缩放resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)src：操作图像dst：输出，在python中可以不用dsize：目标大小fx:x轴的缩放因子fy:y轴的缩放因子，如果定义了dsize则不需要设置fxfyinterpolation：插值算法常用缩放算法：INTER_NEAREST邻近插值，速度快，效果差INTER_LINEAR双线性插值，原图中的4个
- 【数字图像处理】实验一图像基本变换（MATLAB实现）
wlt_1203
matlab数字图像处理matlab图像处理
目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab相关函数介绍四、参考代码五、运行结果六、实验要求（1）将彩色图像采用不同的灰度化方法实现灰度化；（2）将彩色图像变换到YCbCr、HSV空间，熟悉各分量数据并显示。（3）不采用Matlab函数，自行设计基于双线性插值的图像放大程序；一、实验意义及目的（1）了解和掌握图像处理工具Matlab，熟悉基于Matlab的图像处理函数，并为下一步编程进行图像
- 图像基本变换--- 平移、旋转、缩放、仿射变换、镜像
bravebean
图像基础
图像平移变换函数[算法说明]图像平移就是使图像沿水平方向和垂直方向移动。如果把坐标原点(0,0)平移到点(x0,y0)处，则变换公式为：(x,y)为原始图像坐标，(x',y')为变换后的图像坐标。而图像中的各个像素点移动了sqrt(x*x+y*y)距离。用矩阵表示为2-(22)：[函数代码]//////Translationprocess.//////Sourceimage.///Translat
- 图像基本变换---KMeans聚类算法
bravebean
图像基础
本文将详细介绍K-Means均值聚类的算法及实现。聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。算法过程：1,初始化聚类数目K，并任意选择K个初始化均值ui。2,迭代图像中每个像素f(x,y)
- 深度学习中常用的Pillow及Opencv操作汇总
沃兹基.硕德
深度学习
深度学习中各种图像库的图片读取方式https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/81194310初学者福利！深度学习最常用OpenCV的操作http://www.360doc.com/content/18/0915/22/2005961_786979800.shtml#初学者福利！深度学习最常用的OpenCV操作——图像基本变换http://ww
- C语言数字图像处理---1.5图像基本变换之平移缩放旋转
Trent1985
零基础C语言数字图像处理利器
本篇作为新年到来前的最后一篇，提前祝大家新年快乐！图像几何变换又叫做图像基本变换，主要包括图像平移、图像缩放和图像旋转几个部分，当然还有图像镜像等简单的内容。图像基本变换是图像处理的基本内容，是学习以后复杂的仿射变换、透视变换以及更高级的MLS网格变形等内容的基础，意义重大。本篇将从平移、缩放和旋转三个方面来讲解如何单纯使用C语言来轻松实现这三个算法。图像平移变换[定义与算法]图像平移变换可以表示
- C语言数字图像处理---进阶篇(一)
Trent1985
零基础C语言数字图像处理利器
前面我们系统的讲述了基础的数字图像处理知识，这些内容涉及以下几个部分：①图像读写②图像基本变换③图像颜色空间④图像噪声⑤图像滤波与增强⑥图像边缘检测上述几个部分，实际上，也是任何一本数字图像处理专业书籍的基本组成部分。在介绍上述内容时，我们单纯以C语言的方式来实现算法内容，通俗易懂，同时不依赖任何第三方库，这样做最大的好处就是方便初学者真正的从0开始入门图像处理，因为，你可以真正的做到所有算法的“
- Keras下的图像基本变换ImageDataGenerator参数说明
bosa1082
PythonKeras机器学习
featurewise_center：使输入数据集去中心化（均值为0）,按feature执行。samplewise_center：使输入数据的每个样本均值为0。featurewise_std_normalization：将输入除以数据集的标准差以完成标准化,按feature执行。samplewise_std_normalization：将输入的每个样本除以其自身的标准差。zca_whitening
- 图像基本变换---图像曝光+反相算法
bravebean
图像基础
[算法说明]设置一阈值T属于[0,255]，对于灰度值小于该阈值的像素，将其R，G，B值按公式2-(40)取逆，从而使图像产生正片和负片混合的效果。[函数代码]//////Exposureprocess.//////Sourceimage.///Toadjustexposurelavel,from0to255.///publicstaticWriteableBitmapExposureProces
- 图像基本变换---图像曝光+反相算法
bravebean
图像基本变换
[算法说明]设置一阈值T属于[0,255]，对于灰度值小于该阈值的像素，将其R，G，B值按公式2-(40)取逆，从而使图像产生正片和负片混合的效果。[函数代码] /// /// Exposureprocess. /// /// Sourceimage. /// Toadjustexposurelavel,from0to255
- 图像基本变换---图像亮度对比度调增算法
bravebean
图像基础
[图像亮度]图像亮度调整公式如公式2-(5)所示：其中v属于[-255,255]。由于像素值的大小范围为[0,255]，因此，像素的亮度值可以用原始值与调整增量的和表示，且最大亮度为255，即白色，最小亮度为0，即黑色。[函数代码]//////Brightadjustprocess.//////Sourceimage.///Brightnessvalue,from-255to255.///publ
- 图像基本变换---图像亮度对比度调增算法
bravebean
图像基本变换
[图像亮度]图像亮度调整公式如公式2-(5)所示： 其中v属于[-255,255]。 由于像素值的大小范围为[0,255]，因此，像素的亮度值可以用原始值与调整增量的和表示，且最大亮度为255，即白色，最小亮度为0，即黑色。[函数代码] /// /// Brightadjustprocess. /// /// Sourceimage.
- 图像基本变换---图像线性变换
bravebean
图像基本变换
图像线性变换即线性点运算，输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的点运算。公式如2-(9)所示。 其中，K,L为变换参数，k属于[0,5],L属于[-128,128]。 如果k，则输出图像的对比度将增大，反之对比度将减小，k=1，L=0时，输出图像为输入图像的副本，L是对图像亮度的调整。[函数代码] /// /// Lineartransformprocess(f=kf
- 图像基本变换---KMeans聚类算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍K-Means均值聚类的算法及实现。 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 算法过程： 1,初始化聚类数目K，并任意选择K个初始化均值ui。 2,迭代图像中每个像素
- 图像基本变换---Canny边缘检测算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍经典Canny边缘检测的算法实现。 Canny边缘检测算法可以分为4步：高斯滤波器平滑处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值边缘检测和边缘连接。 1，高斯滤波器平滑处理。由于图像中经常包含一些高斯噪声，因此在边缘检测前我们要先用高斯滤波器对其进行滤波，为了方便，通常是使用一些高斯模板，这里我们使用如下的高斯滤波器模板。 2，梯度计算。使用一阶导数算子（一般用sobel模板）计
- 图像基本变换---Harris角点检测算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍角点检测的算法内容。目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。本文将介绍一种改进的Harris角点检测算法，该算法是一种基于模板与梯度组合的方法
- 图像基本变换---图像快速高斯模糊算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍经典高斯滤波的相关内容。高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理。它是一类根据高斯函数的形状来选择权重的线性平滑滤波器，该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。高斯函数的公式如下所示：一维高斯函数： 二维高斯函数： 对于二维高斯函数，它的分布如下图所示：Fig.1二维Gauss分布对于二维高斯函数，我们设置两个参数：高斯半
- 图像基本变换---图像伪色彩
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍图像伪彩色处理的相关内容。 demo: http://www.zealfilter.com/forum.php?mod=viewthread&tid=43&extra=page%3D1
- 图像基本变换---快速均值模糊算法
bravebean
图像基本变换
本文将介绍图像滤波中常用的均值滤波算法内容。 图像均值算法就是取一个窗口的均值，即所谓的boxfilter。一般使用积分图来加速算法。 假设图像P的长宽分别为x，y，均值为Mean 均值滤波很容易理解，直接给出C代码如下，欢迎交流：voidFastMeanFilter(unsignedchar*srcData,intwidth,intheight,intstride,unsigned
- 图像基本变换---图像灰度化
bravebean
图像基本变换
图像灰度化处理就是去掉彩色图像的彩色信息。对于一张图像，其中的每一个像素都存在B,G,R三个颜色分量(这里不考虑透明度分量)，这三个分量在C#中是按照B→G→R的顺序进行存储的，这三个分量的值分别取在0-255范围之内，对于不同取值，相应的也就产生了不同的颜色信息。如果以X,Y,Z轴分别描述R,G,B分量构建三维坐标系，则颜色分布如图所示: 我们通常所说的灰度化是将R,G,B三个分量分别赋予一个
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？
产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接：#9 Palindrome Number
要求：
判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间
难度：简单
分析：
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。
注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。
首先，需要显示一个JFrame界面：
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下：
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址：
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流
1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例（依赖注入和控制反转）
bijian1013
spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
- nginx定制500，502，503，504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单，和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目：
输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明：
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里：
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？
Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的？
Hibernate缓存包括两大类：Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用
在XML里；
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步：
一、扫描蓝牙设备：
1、注册并监听广播：
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享：从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本：1.1
需要JQuery版本：1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态， 比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring
